knn算法- TypeError: manhattan_dist()缺少1个必需的位置参数

knn算法是一种基于实例的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在knn算法中，通过计算一个样本与训练集中其他样本的距离，并选取与该样本距离最近的k个邻居，然后根据这k个邻居的标签或者值来进行预测。

TypeError: manhattan_dist()缺少1个必需的位置参数是一个错误提示，它表明在调用manhattan_dist()函数时缺少了一个必需的位置参数。manhattan_dist()函数通常用于计算两个样本之间的曼哈顿距离，这是一种基于绝对值的距离度量方法。

为了解决这个错误，需要检查manhattan_dist()函数的定义，并确认该函数所需的所有参数是否都已经提供。也可以检查调用manhattan_dist()函数的代码，确保所有位置参数都被正确地传递给了函数。

如果需要提供关于knn算法和manhattan_dist()函数更详细的解释和示例代码，请提供更多的上下文信息，以便我可以更好地帮助你。

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